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Record W7057839053

Les stratégies alimentaires santé développées et adoptées visant à favoriser de saines habitudes alimentaires : une analyse intergénérationnelle dans une perspective de santé publique

2021· other· fr· W7057839053 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFood consumptionPsychological interventionFood marketing
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le contexte alimentaire actuel expose les individus à une offre alimentaire qui favorise un environnement de consommation obésogène lequel est défini par la somme des influences d’un milieu et des conditions de vie qui contribue à l’obésité. Cet environnement est couplé d’un environnement informationnel axé sur l’alimentation, la nutrition et la santé globale. Devant la diversité des informations divulguées, les individus développent différentes représentations mentales de la saine alimentation complexifiant leurs choix alimentaires. Faisant partie des principaux acteurs qui aident à améliorer la santé de la population, la santé publique répond à ces divergences de représentations. Elle fournit des informations sur la saine alimentation et la santé globale grâce à des interventions qui visent à éduquer, normaliser et responsabiliser la population. De manière générale, l’ensemble des informations divulguées au travers différents médias et interventions de la santé publique a favorisé le développement d’une attitude positive envers la saine alimentation. Or, malgré l’opinion publique favorable envers les saines habitudes, les taux d’embonpoint et d’obésité demeurent élevés tant au Québec qu’au Canada. Les problématiques de surpoids sont associées aux pratiques alimentaires individuelles qui découlent du contexte alimentaire actuel. Des études soulignent la nécessité d’accroître l’efficacité des interventions de la santé publique pour réduire ces problématiques par 1) l’identification de démarches entreprises par l’individu déjà acteur de sa propre santé globale pour atteindre ou maintenir un comportement alimentaire sain, et 2) la segmentation approfondie de groupes cibles au sein de la population. Suivant les conclusions de ces recherches, nous proposons d’étudier les stratégies alimentaires santé développées et adoptées visant à favoriser l’adhésion ou le maintien de comportements sains, en cohérence avec les interventions de la santé publique. Les stratégies viennent en réponse au besoin de simplification des décisions alimentaires. Nous proposons également d’étudier les stratégies en fonction de la génération des milléniaux, un groupe cible qui s’avère iv particulièrement à risque de développer des problématiques de surpoids, selon les dernières données fournies par Statistique Canada. Les milléniaux sont par ailleurs influents, en raison de leur poids démographique, expertise numérique, pouvoir de consommation en émergence, et attitudes et valeurs qui diffèrent des générations plus âgées. La compréhension des stratégies alimentaires santé développées et adoptées par la génération des milléniaux serait utile à la fois dans la formulation et la mise en œuvre des interventions en santé publique, et dans l’élaboration des stratégies de communication des entreprises qui se spécialisent dans l’offre de produits alimentaires à valeur santé améliorée. Enfin, notre étude s’inscrit dans un objectif de développement des connaissances sur les comportements alimentaires sains.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.045

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.245 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2021
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